为大规模AI工作负载打造的高性能分布式缓存层

在本地、云、混合或多云环境中,支持数据无缝、高吞吐、超低延迟访问

为什么选择 Alluxio

Alluxio 位于计算框架与存储系统之间,作为分布式缓存层

可显著优化从数据预处理、模型训练到模型部署阶段整个AI数据管道的I/O效率,实现跨云、跨数据中心的统一、透明访问。

当存储成为瓶颈时,AI业务将

被迫放缓

现代AI工作负载要求快速、高效地访问海量数据集
但AI/ML团队面临诸多挑战:

训练延迟

访问远程存储的吞吐量低

数据移动效率低下

浪费宝贵的时间、金钱和资源

缓慢的推理冷启动

响应时间变长,用户体验受到影响

数据传输和存储成本上升

存储和计算之间的数据迁移效率低下

模型正在变得越来越大

但你的数据管道不必因此变得缓慢

加速人工智能全生命周期

从数据准备到训练再到推理部署,以本地NVMe速度向AI工作负载提供数据

无需数据迁移

AI 数据,立即缓存。无需 scp,无需 rsync – 即可快速、按需访问,而您的真实数据源保持不变

与现有技术栈完美集成

无需重写、工作流更改或替换 – 支持 S3 API、POSIX 和 Python

降低基础设施成本

提高GPU利用率,降低数据移动、出口和云访问费用

热衷于走在技术前沿并构建创新产品

成为生成式AI时代高性能AI数据底座

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Alluxio AI 3.7 正式发布:亚毫秒级延迟时代来临!
AI 应用虽受益于云存储的扩展性和成本优势,却始终受困于延迟问题。为了弥合差距,Alluxio AI 3.7 应势而生。通过面向云存储的超低延迟缓存解决方案,可将高延迟云存储转变为低延迟存储。最新版本通过透明的分布式缓存层,为云存储中...
COUPANG
通过Alluxio优化LLM推理基础设施:实现模型加载10倍提速
Inferless 为企业提供无服务器平台,帮助企业轻松部署定制化的 LLM。LLM 推理基础设施是实现高性能、可扩展部署的核心。
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最新的 MLPerf Storage v2.0 测试结果(文末“阅读原文”可跳转查看)显示,Alluxio 通过分布式缓存技术大幅加速了 AI 训练和 checkpointing...
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Alluxio 荣登 2025 CRN AI 100 榜单
Alluxio凭借其在人工智能和数据分析领域的创新技术与卓越表现,成功入选由权威科技媒体CRN评选的【2025 CRN AI 100 榜单】,并跻身“15家最热门人工智能数据与分析公司”之列。
COUPANG
Coupang 如何利用分布式缓存加速机器学习模型训练
在Alluxio近期举办的线上技术讲座中,Coupang资深后端工程师Hyun Jun Baek 分享了Coupang如何利用分布式缓存加速机器学习模型训练。本文提炼了Hyun分享的核心观点,重点介绍了Coupang的分布式缓存方案如何重塑其跨区域混合云机器学习平台。...

客户案例

与超过300+知名组织机构共同成长

全球不同行业的领军企业都在使用Alluxio

智能驾驶/具身智能

互联网/软件

大模型/MaaS

出海/跨境电商

金融服务